⚠️ Presentation in Spanish

⭐️ Preparada para el webinar de la Maestría en Ciencia de los Datos de La Universidad de Guadalajara

Nombre: Victor Cuspinera

Formación: Licenciatura en Actuaría (2007), y Maestrías en Economía (2014) y Ciencia de Datos (2020)

Experiencia: Analista e investigador en el Banco de México, en el área de dinero en efectivo

¿Por qué hacer proyectos? Para crear un portafolio de proyectos, ejercitar mis habilidades como Data Scientist, y seguir aprendiendo herramientas nuevas

Motivación

Seleccionar el nombre de un bebé puede no ser un asunto trivial, o al menos no para mi esposa y para mí cuando supimos que íbamos a tener una bebé.

Buscamos nombres para bebés en todos lados: en libros y páginas web de nombres populares, nombres internacionales, recomendaciones de amigos, nombres de personajes de series y películas.

Para inicios de abril ya teníamos 7 nombres: los favoritos de mi esposa eran Elisa y Macarena, y los míos Aisha, Amanda, Carlina, Gina y Victoria.

Dudas

Sin embargo, empezaron a surgir varias preguntas:

• ¿hay alguna mejor manera de elegir un nombre para nuestra bebé?
  
• ¿cuáles son los nombres más populares?
  
• ¿existen tendencias de nombres?
  
• ¿hay algún nombre que suene mejor combinado con nuestros apellidos (Cuspinera Martínez)?
  
• ¿esto aplica también para nombres en países donde se habla inglés?

Español

México 🇲🇽
- Registro Nacional de Población ❌

España 🇪🇸
- Instituto Nacional de Estadística ✅

Inglés

U.S.A. 🇺🇸
- Social Security Agency ✅

Canadá (provincia de British Columbia) 🇨🇦
- Government of B.C. ✅

Ejemplo de base de datos original (Canadá)

##          Name  1920  1921  1922  1923  ...  2016  2017  2018  2019  Total
## 0      AADHYA     0     0     0     0  ...     0     0     0     5      5
## 1     AALIYAH     0     0     0     0  ...    22    26    22    19    421
## 2       AANYA     0     0     0     0  ...     0     0     0     0     12
## 3       AARYA     0     0     0     0  ...     0     0     0     5     16
## 4       ABBEY     0     0     0     0  ...     5     0     0     0    132
## ...       ...   ...   ...   ...   ...  ...   ...   ...   ...   ...    ...
## 2641    ZOFIA     0     0     0     0  ...     5     0     0     0      5
## 2642     ZOIE     0     0     0     0  ...     0     0     0     0     22
## 2643     ZOYA     0     0     0     0  ...     0    10    13     7     83
## 2644      ZO�     0     0     0     0  ...     0     0     8     5     19
## 2645      ZO�     0     0     0     0  ...    12     9     8    11    264
## 
## [2646 rows x 102 columns]

Aunque la información en las bases de datos es similar, al revisar con mayor detalle su estructura, temporalidad, formato y alcance son distintos:

1: Para España también se identificó una base de datos de los nombres con 20 observaciones o más en 2019, del INE.

• El crecimiento anual en el número de nombres en las bases de datos de USA y Canadá es estable alrededor de cero.
  
• En la base de datos de España hay variaciones de hasta 30%, lo cual está relacionado con la estructura de la base de datos (sólo los 100 nombres más populares).

• Abrir 160 archivos en distintos formatos y estructura, los cuales contienen información con las bases de datos de España, USA y Canadá.
• Estandarizar las columnas y consolidar la información en una única base de datos.
  
• Convertir los nombres a minúsculas.
  
• Revisar casos especiales (e.g. el nombre Nan equivalente a valores nulos).
• Conservar la información por país aunque algunos nombres se repitan en la base de datos.

Base de datos consolidada.

##           name  number  year sex country language
## 0        maria    8838  2002   F   spain  spanish
## 1        lucia    7712  2002   F   spain  spanish
## 2        paula    5956  2002   F   spain  spanish
## 3        laura    5544  2002   F   spain  spanish
## 4        marta    4644  2002   F   spain  spanish
## ...        ...     ...   ...  ..     ...      ...
## 2457803    zoë      10  2015   F  canada  english
## 2457804    zoë      12  2016   F  canada  english
## 2457805    zoë       9  2017   F  canada  english
## 2457806    zoë       8  2018   F  canada  english
## 2457807    zoë      11  2019   F  canada  english
## 
## [2457808 rows x 6 columns]

El análisis del resto del documento está relacionado sólo con los nombres favoritos para nuestra bebé: aisha, amanda, carlina, elisa, gina, macarena y victoria.

⭐️ Para ver el análisis completo el cual contiene detalle sobre los nombres más populares y de género por país, revisar el jupyter notebook analysis.ipynb del repositorio de Baby Names en GitHub.

De nuestros nombres favoritos en la base de datos de España, el nombre más popular es victoria con 59.6 mil registros, seguido de elisa con 36.3 mil, macarena con 14.4 mil, amanda con 12.9 mil, gina con 2.3 mil, aisha con 2 mil y carlina con 147 registros.

Respecto a la edad promedio, mientras aisha es el nombre para mujeres más jóvenes con 9.9 anõs promedio, en el otro extremo tenemos a carlina con 61.2 años.

## INFO:numexpr.utils:Note: NumExpr detected 12 cores but "NUMEXPR_MAX_THREADS" not set, so enforcing safe limit of 8.
## INFO:numexpr.utils:NumExpr defaulting to 8 threads.

Frecuencia vs. edad promedio de nombres compuestos en la base de datos de 2019 de España.

Word cloud de nombres compuestos con 75 observaciones o más.

Los nodos representan los nombres, las flechas el orden y entre más obscuras las flechas más fuerte la conexión entre ambos nombres.

Gráfica de tendencias de nombres de 1950 a 2019, en USA. Se observa que victoria ha sido popular a lo largo del tiempo, mientras que amanda aumentó su popularidad entre los años 80’s y 90’s. Por otro lado, carlina y macarena tienen pocas observaciones.

Gráfica de tendencias de nombres de 1950 a 2019, en British Columbia, Canadá. Esta base de datos contiene información a nivel local, no nacional, por lo que no aparecen todos nuestros nombres favoritos (faltan macarena y carlina). Al igual que en USA, el nombre victoria ha sido popular a lo largo del tiempo, y amanda entre los años 80’s y 90’s.

El último punto de este proyecto fue crear un scoring para identificar qué tan bien combinan los nombres con nuestros apellidos.

Se utilizaron diccionarios de Python para traducir los nombres al Alfabeto Fonético Internacional (IPA) tanto en español como inglés.

Ejemplo:

##                    Nombre
## Texto original   Victoria
## IPA español      biktoɾja
## IPA inglés      vɪkˈtɔriə

Para obtener las métricas se identifican las rimas en ambos idiomas comparando uno a uno cada nombre con los otros nombres y apellidos.

En esta comparación, se identifica la rima asonante de la última vocal, rima asonante de las dos últimas vocales, rima consonante de la última sílaba, coincidencia de nombres en la primera sílaba, asiganando 1 en caso de coincidencia y 0 en caso contrario. Con estos resultados, y de forma ponderada, se obtiene un puntaje en español, otro en inglés y el puntaje total obtenido del promedio de los dos anteriores.

Ejemplo de fórmula para obtener el puntaje en español.

\[\tiny Score\ Spanish = \frac{\sum{(last\_vowel_{SPA},\ 2 \times last\_2\_vowels_{SPA},\ 2 \times last\_syllable_{SPA},\ initial\_letters_{SPA})}}{6}\]

Puntuación para nuestros nombres favoritos:

##                              Spanish  English  Total score
## aisha cuspinera martinez      0.0556   0.2222       0.1389
## amanda cuspinera martinez     0.0556   0.2222       0.1389
## carlina cuspinera martinez    0.0556   0.1667       0.1111
## elisa cuspinera martinez      0.0556   0.3334       0.1944
## gina cuspinera martinez       0.0556   0.3334       0.1944
## macarena cuspinera martinez   0.2222   0.3334       0.2778
## victoria cuspinera martinez   0.0556   0.3334       0.1944

macarena es el nombre con mayor puntaje de entre nuestros nombres favoritos, seguidos por elisa, gina y victoria.

⚠️ Cuando llegué a este punto, a mediados de abril 2021, mi esposa ya había elegido el primer nombre de nuestra bebé: elisa. Ahora estaba en mis manos el decidir si nuestra bebé tendría un único nombre o un nombre compuesto.

Al combinar todos los nombres de la base de datos consolidada con el nombre elisa y nuestros apellidos cuspinera martinez, los nombres con mayor puntaje fueron: aisa, akira, alisa, ariza, corisa, delisa, elfrida, elissa, elvina, elyria, elysia, erisa, isa, jazeera, lisa, liza, louisa, luisa, macarena, maeda, magdalena, makita, malina, malinda, malvina, marcelia, marcellina, marchita, margarita, marilda, marina, marquita, martina, martita, mathea, matthea, maurita, mayeda, miera, misa, raisa, riera, risa, shakira, viera.

El nombre de macarena se encuentra también entre los nombres compuestos que, combinados con elisa, tienen mayor puntaje.

##                                    Spanish  English  Total score
## elisa macarena cuspinera martinez   0.1667   0.4167       0.2917

Finalmente, decidimos que el nombre de nuestra bebé sería elisa macarena cuspinera martinez.

Escoger un nombre para un bebé puede no ser tan sencillo. Durante este proyecto, en el proceso de selección se desarrolló una herramienta que mide como suena un nombre completo asignando una puntuación para hacer más fácil la comparación entre los posibles nombres para un bebé. Esta herramienta es una propuesta inicial y tiene limitaciones, por lo que podría mejorarse considerando otros factores fonéticos (ritmo, acentuación, secuencia de nombres, entre otros), cambiando las ponderaciones en la función para obtener el scoring, o considerando otros idiomas.

Como una herramienta, este modelo es sólo una parte del rompecabezas que podría (y debería) ser complementado con otras variables cualitativas como el significado de los nombres, tradiciones regionales y/o familiares, tendencias, u otras ideas de los futuros padres, durante la selección del nombre del bebé.

Este proyecto se ha buscado compartir a través de distintos espacios:

1. Página personal 👤

2. GitHub

3. LinkedIn

4. Towards DataScience
   (revista electrónica especializada)

Herramientas:
- Entornos: Jupyter lab/notebook, RStudio
- Control de versiones: Git y GitHub
- Visualización: Matplotlib, Altair, ggplot2, Shiny, Tableau
- Bases de datos: SQL, MongoDB
- Servicios en la nube: AWS, Google

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Algunas de las ideas compartidas:

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• Generador de Pokemmones por Andres Pitta
• Observación de ardillas en NYC Central Park por Cari Gostlic
  
• Análisis de sentimiento de elecciones en Canadá por Sam Edwardes
• Análisis de Sentimiento de respuesta de Canadá a Covid-19 por Leopoldo y Victor Cuspinera

Proyectos personales

su inspiración puede venir de hobbies, deportes, música, familia, pláticas, experiencia laboral o académica

Ventaja:
administrar su propio tiempo, desarrollar proyectos de su completo interés

Desventaja:
promover su proyecto por ustedes mismos

Voluntariado

participar en voluntariados de ciencia de datos con Omdena, United Nations Volunteers, Data Science for Social Good, entre otras instituciones

Ventaja:
existen múltiples opciones de proyectos, aprender nuevas herramientas y habilidades, ampliar su red de contactos

Desventaja:
consume mucho tiempo (15-20 hr por semana, de 4 a 8 semanas), no ingreso monetario

Hackathones y competencias

otra manera de aprender y desarrollar un portafolio es participando en competencias y hackathones, entre los más famosos están los de Kaggle y Driven Data. Algunas empresas lanzan hackathones para encontrar talentos, Grupo Modelo lanzó el Breweing Data Cup

Ventaja:
aprender mucho en corto tiempo

Desventaja:
los hackathones pueden ser maratónicos y desgastantes